Traveling Salesman Problem Description: Time Limit: 4sec    Memory Limit:256MB 有编号1到N的N个城市,问从1号城市出发,遍历完所有的城市并最后停留在N号城市的最短路径长度. Input: 第一行整数 T :T组数据 (T<=20) 每个case 读入一个N( 2 <= N <= 20),接着输入N行,第i行有两个整数 xi , yi 表示第 i 个城市坐标轴上的坐标 . Output: 每个case输出一个浮

C++实现禁忌搜索解决TSP问题 使用的搜索方法是Tabu Search(禁忌搜索) 程序设计 1) 文件读入坐标点计算距离矩阵/读入距离矩阵 for(int i = 0; i < CityNum; i++){ fin >> x[i] >> y[i]; } for(int i = 0; i < CityNum - 1; i++){ Distance[i][i] = 0; for(int j = i + 1; j < CityNum; j++){ double Ri

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100

load citys_data.mat n = size(citys,1); D = zeros(n,n); for i = 1:n for j = 1:n if i ~= j D(i,j) = sqrt(sum((citys(i,:) - citys(j,:)).^2)); else D(i,j) = 1e-4; end end end m = 50; alpha = 1; beta = 5; rho = 0.1; Q = 1; Eta = 1./D; Tau = ones(n,n); Tab

代码实现 运行结果及参数展示 alpha=1beta=5 rho=0.1  alpha=1beta=1rho=0.1 alpha=0.5beta=1rho=0.1 概念蚁群算法(AG)是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法,它是由意大利学者Dorigo M等人于1991年首先提出,并首先使用在解决TSP(旅行商问题)上.之后,又系统研究了蚁群算法的基本原理和数学模型.蚁群算法的基本原理:1.蚂蚁在路径上释放信息素.2.碰到还没走过的路口,就随机挑选一条路走.同时,释放与路径长度有关的信息素.3.信

1实验环境 实验环境:CPU i5-2450M@2.50GHz,内存6G,windows7 64位操作系统 实现语言:java (JDK1.8) 实验数据:TSPLIB,TSP采样实例库中的att48数据源 数据地址:http://comopt.ifi.uni-heidelberg.de/software/TSPLIB95/tsp/att48.tsp.gz TSPLIB是一个从各种来源和各种类型中产生的TSP及其相关问题的采样实例库,这里选取TSP采样实例库中的att48数据源,最优值为1062

TSP问题一直是个头疼的问题,但是解决的方法数不胜数,很多的算法也都能解决.百度资料一大堆,但是我找到了代码比较简练的一种.随机法.下面只是个人的看法而已,如果有任何问题虚心接受. 顾名思义,随机法就是随机一个序列然后用这个序列去解决问题. TSP问题描述中,一个人走一圈回到原点要使走过的路程最短,那么他一定有一个路径,随机法,随机的就是这个路径. 首先我们要明白的是,只要随机的量足够大,最终一定能得到结果,因为能随机到枚举的全部. 第二,随机了一个路径之后,我们要在这个路径下面找到最短的路径,

摘要: 本实验采用遗传算法实现了旅行商问题的模拟求解,并在同等规模问题上用最小生成树算法做了一定的对比工作.遗传算法在计算时间和占用内存上,都远远优于最小生成树算法. 程序采用Microsoft visual studio 2008 结合MFC基本对话框类库开发.32位windows 7系统下调试运行. 引言 遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,由密歇根大学的约翰•霍兰德和

分布估计算法解决旅行商问题(TSP) TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回到出发的城市,问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少? 下面采用分布估计算法来解决旅行商问题. 在用分布估计算法解决旅行商问题时,结构与传统的分布估计算法相似

贪心算法解决旅行商问题 TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回到出发的城市,问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少? 下面采用贪心算法来解决旅行商问题. 贪心算法:又称贪婪算法(greedy algorithm),该算法是指:在对问题

1.编码 这篇文章中遗传算法对TSP问题的解空间编码是十进制编码.如果有十个城市,编码可以如下: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 这条编码代表着一条路径,先经过0,再经过1,依次下去. 2.选择 选择操作仍然是轮盘赌模型,虽然不会出现路径长度为负数的情况,但是需要考虑与上篇文章不同的是求的是最小值.因此在代码中概率的计算为: 3.交叉 4.变异 变异操作就是交换两个城市,例如: 0 1 2 3 4 0 2 1 3 4 5.代码实现 #include<stdio.h> #include&

动态规划的原理: 移至到该同学的博文中,讲解的声动易懂 https://www.jianshu.com/p/a66d5ce49df5 现在主要是用js来实现动态规划 function bb(v, w, total) { var maxValue = [];//用来存储所有的最优值的二维数组 //i行表示物品种类,j列表示容量,v是价值,w是容量,total是总容量限制 //表中的每一个值,都是最优值 //每次都从小容量开始计算,逐步增加到大容量 ; i < w.length; i++) { va

城市坐标数据下载  密码:07d5 求遍历这52座城市后最后回到最初城市的最短距离 %% 第9章 蚁群算法及MATLAB实现——TSP问题 % 程序9-1 %% 数据准备 % 清空环境变量 clear all clc % 程序运行计时开始 t0 = clock; % 导入数据 citys = xlsread('berlin52.xlsx','B2:C53'); %% 计算城市间距离 n = size(citys,1); %城市数 D = zeros(n,n); for i = 1:n for j

浅谈遗传算法:https://www.cnblogs.com/AKMer/p/9479890.html Description \(小m\)在踏上寻找\(小o\)的路程之后不小心碰到了大魔王\(fater\). 大魔王看了看\(小m\)的命运,心生怜悯,便给\(小m\)和自己做一个交换的机会. 这个交换是这样的: 由于\(小o\)不知在天涯海角,\(小m\)的要找到实在是太难了.所以大魔王愿意把\(小m\)和\(小o\)同时扔到一个迷宫(\(n\)个点的完全无向图)里,但是\(小o\)在哪个点上

问题描述: 你正在爬楼梯. 它需要n步才能达到顶峰. 每次你可以爬1或2步. 您可以通过多少不同的方式登顶? 注意:给定n将是一个正整数. Example 1: Input: 2 Output: 2 Explanation: There are two ways to climb to the top. 1. 1 step + 1 step 2. 2 steps Example 2: Input: 3 Output: 3 Explanation: There are three ways to

很多动态规划算法非常像数学中的递推.我们如果能找到一个合适的递推公式,就能很容易的解决问题.我们用dp[n]表示以第n个数结尾的最大连续子序列的和,这里第n个数必须在子序列中.于是存在以下递推公式: dp[n] = max(0, dp[n-1]) + num[n] 仔细思考后不难发现这个递推公式是正确的,则整个问题的答案是max(dp[m]) | m∈[1, N].java语言代码如下: //dp[i] = max{dp[i-1]+num[i],num[i]} class Solution {

// monituihuo.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <time.h> #include <iostream> #include <fstream> #include <Windows.h> using name

Description The Pizazz Pizzeria prides itself in delivering pizzas to its customers as fast as possible. Unfortunately, due to cutbacks, they can afford to hire only one driver to do the deliveries. He will wait for 1 or more (up to 10) orders to be

1.什么是TSP问题 一个售货员必须访问n个城市,这n个城市是一个完全图,售货员需要恰好访问所有城市的一次,并且回到最终的城市. 城市于城市之间有一个旅行费用,售货员希望旅行费用之和最少. 完全图:完全图是一个简单的无向图,其中每对不同的顶点之间都恰连有一条边相连. 2.TSP问题前提 回朔法:把所有的解列出来,形成一棵树,利用剪枝深度优先进行遍历,遍历的过程记录和寻找最优解.(剪枝就是把一条再深搜下去也不是最优解的分支剪去). 动态规划:把一个大问题拆分成小问题,把小问题的最优结果通过表保留,

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 文章声明 此文章部分资料和代码整合自网上,来源太多已经无法查明出处,如侵犯您的权利,请联系我删除. 01 什么是旅行商问题(TSP)? TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回

TSP问题最简单的求解方法是枚举法. 它的解是多维的.多局部极值的.趋于无穷大的复杂解的空间.搜索空间是n个点的全部排列的集合.大小为(n-1)! .能够形象地把解空间看成是一个无穷大的丘陵地带,各山峰或山谷的高度即是问题的极值.求解TSP,则是在此不能穷尽的丘陵地带中攀登以达到山顶或谷底的过程. 这一篇将用遗传算法解决TSP问题. 1)评价. 这个评价算法应该比較简单了,就是找计算总距离,小的为优.目标函数转化为适应度函数能够取倒数. 2)突变.为了防止反复訪问,不能随机的进行突变.由于每一个